大數據給銷售插上翅膀

姜疆

過去，銷售服務行業都是通過線下渠道接觸客戶，客戶數據不全，只能利用財務數據進行業務運營分析，缺少圍繞客戶的個人數據，數據分析應用的領域集中在企業內部經營和財務分析。

數字時代到來之后，企業經營的各個階段都可以被記錄下來，產品銷售的各個環節也被記錄下來，客戶的消費行為和網上行為都被采集下來。企業擁有了多維度的數據，包括產品銷售數據、客戶消費數據、客戶行為數據、企業運營數據等。應用大數據分析技術，銷售企業找到了商品和客戶之間的關聯關系，商品之間的關聯關系，另外也找到了收入和客戶之間的關聯關系。大數據應用有幾個方面，一個是效率提升，幫助企業提升數據處理效率，降低數據存儲成本。另外一個是對業務作出指導，例如精準營銷、反欺詐、風險管理以及業務提升。

商品選擇與創新

在成衣銷售領域，若顧客總找不到合適自己的尺碼，肯定會影響銷售商的收入。因為，如果找不到合適的尺寸，顧客可能會灰心，甚至完全放棄在某一家商店購物。如果成衣銷售商，包括那些有著眾多分店的銷售商，根據客戶需要和喜好安排好（每一家店的）庫存，情況則會大大的改觀—產品銷量大增，顧客發現店里的大多數衣服都有合適自己的尺寸，會定期回來購買。著名商業分析師Pam Baker認為，這是建立品牌差異化、培育新品牌忠誠度的新起點！

美國小型企業庫存管理平臺Stitch Labs就可以通過大數據來提供相關服裝尺碼數據，并且，可以判斷全美國服裝尺碼大小趨勢。該公司在向媒體公布的報告中宣稱，“數據表明，美國西部幾個州的消費者偏愛小尺寸服裝，購買超小號（XS）衣服的數量接近美國平均水平的兩倍。而另外一些州份的消費者偏愛購買最大號（XL）和超大號（2XL）成衣。這些州所售出的服裝每三件中，就有一件加大號或超大號的。”

通過此類分析，很容易可以發現，只要簡單地改變服裝尺寸的選擇，就可以顯著提高利潤、客戶滿意度、品牌忠誠度。庫存管理平臺Stitch Labs針對每個州顧客尺碼偏好的整體視圖進行大數據分析，建立了信息圖形。而關鍵的是，要使用數據進行產品選擇，從而利用數據確定最優定價，提高店鋪利潤和品牌忠誠度。

提前從整體關注產品類別劃分、波動及趨勢，有助于明確客戶未來會購買的商品，既可以通過產品選擇，亦可以通過產品捆綁和分組，以及增值服務和激勵措施最終實現產品差異化。

沃爾瑪基于一個龐大的客戶交易數據庫，對顧客購物行為進行分析，了解顧客購物習慣，發現其中的共性規律。兩個著名的應用案例是：“啤酒—紙尿褲關聯銷售”“手電筒—蛋撻關聯銷售”。沃爾瑪的大數據分析發現，啤酒和紙尿褲擺放在一起銷售效果很好，其背后的原因是，年輕爸爸一般在買紙尿褲的時候，通常要犒勞一下自己，買一打啤酒。

另一個是手電筒和蛋撻的例子，沃爾瑪的大數據分析顯示，在颶風季節，手電筒和蛋撻的銷量都很高。這或許是由于家庭主婦們在颶風季節無心做飯，也或許是因為其它的什么原因。根據這種現象，在颶風季沃爾瑪把手電筒和蛋撻擺在一起可以大幅增加銷量。

更為神奇的是，大數據技術還可以創造出新的產品，投放到市場中！通過收集美食網站近萬種配料以及所有配料組合出的千萬種菜譜，可以制作出一個根據使用者的口味和喜好而生成創意菜譜的軟件，創造一些世界上從來沒有過的菜譜。

用戶只需在軟件中輸入希望食用的食材、偏好的口味，以及想要品嘗的菜品，相關軟件便可以生成創新程度依次從保守到顛覆的百種推薦菜譜，這些菜譜像傳統菜譜一樣，包括需要的食材、食材的分量，以及菜肴制作的步驟。

此外，IBM的創意菜譜軟件也取得了不錯的口碑。比如，若向該軟件中輸入使用的食材為花生醬、肉、菠菜、墨魚，偏好的飯菜為面條、小米粥，想要嘗試的口味為魯花菜時，軟件推薦給我們的百余種的菜譜里，最為保守的可能是北方火鍋，而最超前的想法可能是菠菜炒墨魚加香腸蘸花生醬。

基于IBM的創意菜譜軟件創造了越來越多的被國內外廣大“吃貨”認可的新菜譜，IBM已經宣布要為其創意菜譜軟件出版一本菜譜專著。IBM認為在不久的將來，計算機“炊”出的食物，很可能會普及到各個大型商店中去。

客戶分類和分析

銷售行業通過分析客戶購物次數記錄、一段時期內的交易筆數及交易金額，能夠制定更加有針對性、有所側重的銷售計劃。其實，這些在小型數據時代，就已經是銷售服務類企業經常采取的措施了。

在分析顧客購物次數記錄時，使用頻數分布分析手段，考察一定時段內購物記錄的偏（正）態分布，據此，可以針對銷售高峰期與低谷期采用不同的銷售策略。在分析交易筆數時，把頻數分布分析與對比分析結合起來，以發現不同交易筆數的顧客的偏好，并重點考察交易筆數最多的客戶，據此可以采用相應的銷售策略。在研究交易金額時，把頻數分布分析與對比分析結合起來，并重點考察消費金額極高的客戶，據此可針對不同層級客戶采用不同的銷售策略。

沃爾瑪收購了大數據分析公司Inkiru，一家專注于大數據的數據分析服務商，幫助公司更加系統地評估和分析客戶行為、客戶轉化率、廣告跟蹤等，提升市場營銷的水平。

銷售類企業還可以根據基于顧客購買行為的交易數據，進行客戶群分類，如把客戶群分為品質性顧客、友善性顧客、理性顧客，以針對不同類客戶的訴求和需求，進行產品的針對性推薦。分類類別并不確定的情況下，通常采用聚類分析進行顧客分類；分類類別如若已知的條件下，通常采用判別分析進行客戶分類。

我們知道，通過相關的APP，消費者可以拍下種類豐富的優惠產品，還可以預約取餐時間。這類APP不但取代了紙質優惠券的作用，同時也可為客戶節約時間。 而利用相關的一些變量—APP登錄頻率、APP使用頻率、預約取餐服務使用頻率、情侶套餐優惠券使用頻率、兒童套餐優惠券使用頻率、飲料類優惠券使用頻率、漢堡類優惠券使用頻率，等等，也可以對消費者（客戶）進行分類。

而這么做的目的在于，探究每類客戶的不同偏好，并找出判斷未分類客戶類別的辦法，從而針對每一類的客戶制定個性化的營銷方案。肯德基APP的構建在很大程度上也是基于這些目標。

在肯德基客戶分類問題中，判別分析方法是比較好的選擇，因為肯德基客戶的分類類別，可以被認為是確定的。由于肯德基最常見的客戶為兒童、青少年、年輕白領，在研究肯德基客戶分類問題時，便可以直接認為客戶的類別不是兒童，就是青少年，亦或是年輕白領。

有關分析研究結果顯示：第一類客戶APP的登陸頻率和使用頻率均較低，兒童套餐優惠券使用頻率則較高；第二類客戶APP的使用頻率和情侶套餐優惠券使用頻率較高，同時飲料類優惠券使用頻率也高于其他客戶；第三類客戶APP使用頻率和預約取餐服務使用頻率也較高，兒童套餐優惠券使用頻率和漢堡類優惠券使用頻率也明顯高于第二類客戶。一、二、三類客戶分別為兒童、青少年、年輕白領。

通過分析可知：兒童并不經常使用肯德基APP，但是兒童對于肯德基的偏好非常明顯，因此，對于兒童，肯德基應采取大力推薦兒童套餐、贈送卡通玩具的措施；青少年使用APP頻率較高，這類客戶的特點是偏好飲料和情侶套餐，因此，對于青少年應推薦大數額的飲料優惠券，如兩倍飲料捆綁銷售等。

通過分析亦可知：年輕白領客戶群的成分復雜，可能由未結婚的白領、已婚的白領、年輕媽媽等組成。由于年輕白領又可以細分為多種不同類別的客戶，而他們對優惠券的偏好有著很大的不同，因而對于年輕白領客戶群體的進一步分類是相當有必要的。

通過判別分析，不僅獲得了客戶分類方法，以用于判斷出待分類數據的類別，同時，也可以體現出每一類別客戶的特點。據此，銷售行業企業可以制定針對每一類別客戶的精準營銷方案。

據悉，沃爾瑪實驗室還早已開始嘗試使用客戶的Facebook好友喜好和Twitter發布的內容來進行數據分析，發現顧客的愛好、生日、紀念日等有價值的信息，進行禮品推薦，從而實現智能營銷。

區位選址

選址開店，是在商業街，還是做社區？是找同業態扎堆的位置，還是在一個地方一枝獨秀……，都需要開店人做出決策，位置的優劣直接關系到店鋪生意的好與壞。

地址，也就是經濟學中稱的“區位”，具有天然的空間壁壘，好位置能夠為企業帶來可觀客流，大幅提高營業額，也是其一大競爭優勢和無形資產。選對了的位置，有可能讓企業日進斗金，一旦選址出現失誤，企業也會面臨高昂的損失。

在我國，小商鋪的分布極為分散，各種不同的業態相互交織，形成了十分龐雜的商鋪結構形態，跨度大，變量多。隨著小商鋪換手率越來越高，開店人越來越傾向于精確選址。

在傳統的區位選址流程中，一線選址人員就是全城“掃街”“掃樓”，看到“感覺還行、人流量還不錯，又處于空租、轉租等狀態的店鋪”等，就記錄下來反饋到決策者處，這種篩選比較主觀，而且效率不高，決策者對一線區位選址人員的管理也相對不可控。

地鐵和公交左右著商業圈和地理區位的繁華程度，寫字樓、學校、飯店、超市、電影院等都能為銷售服務提供比較可觀的人流量。在企業的經營實踐中，關于區位選址的問題，有的主管可能覺得寫字樓更重要，有的主管則覺得地鐵站更重要。基于大數據技術的評分系統分析，可以給出統一的度量標準，從而避免了不同主管由于看法不同而導致的選址不同。

評分系統使得數據驅動決策得以實現。評分系統可以把影響不同方案的優劣的諸多因素綜合起來，形成一個統一的價值指標。統一的價值指標可以客觀地衡量不同方案的好壞，從而避免經驗主義。

通過和商務智能平臺聯手，使用包含車流量、安全信息、智能手機數量、消費人群構成等數十種數據建立模型，在數據模型的指導下，可以將門店建在顧客密集的地區，并且可以提前知道該門店的最佳面積大小以及最佳人手配置，從而避免出現投入資金、人力過多，造成浪費，或者投入資金、人力過少，未能充分吸納顧客的情況。數據模型保證了可以得到最大的收益。

例如利用大數據來給客戶提供智能選址的解決方案——上海來店信息技術有限公司的“店馳”APP的一大亮點在于將拓店流程做了類標準化的處理，對于一線拓店人員，不再是泛泛搜尋，而將之量化和任務化，通過對基盤做信息采集，變傳統選址為主動挖店。

“店馳”APP項目負責人邱浩表示，這款拓店工具背后的邏輯不再是基于現有情況去發現可能的店鋪，而是從企業本身出發，去規劃適合該業態的地理商圈，再將城市進行網格劃分、在每一個網格布點、再基于每一個布點基盤去搜集信息，“哪些位置最適合開水果店？現在這些位置是否有適合的空間？哪些空間需要保持關注，一旦空出馬上跟進？這些都是基于店鋪發展適配位置，而不再是基于地理位置去將就店鋪。”

我國石墨烯基礎研究有待加強 人才培養至關重要

《國務院關于全面加強基礎科學研究的若干意見》指出，強大的基礎科學研究是建設世界科技強國的基石。當前，新一輪科技革命和產業變革蓬勃興起，科學探索加速演進，學科交叉融合更加緊密，一些基本科學問題孕育重大突破。世界主要發達國家普遍強化基礎研究戰略部署，全球科技競爭不斷向基礎研究前移。

作為一種新型的碳納米材料，2004年被分離和2010年獲得諾貝爾獎以來，石墨烯受到了各國政府以及科學界、產業界的極大關注。目前，全球30多個國家和地區都在布局石墨烯產業，我國已成為全球石墨烯研究和應用開發最活躍的國家。

在由中關村石墨烯產業聯盟主辦的2018中國國際石墨烯產業發展論壇上，專家們表示，當前，我國石墨烯基礎研究仍待加強，專利布局需要重視，相關標準亟待完善，戰略定位有待提升，只有夯實基礎研究和應用研究，才能推動石墨烯產業化發展。

北京石墨烯研究院執行院長魏迪指出，當前國內轟轟烈烈的石墨烯運動是不可取的，未來的石墨烯產業將是建立在石墨烯材料的“殺手锏”級的應用基礎之上，而不是作為一個“萬金油”式的添加劑。

時下，我國市場上研發的石墨烯產品包括服飾、涂料、復合材料、吸附潤滑、電加熱產品，以及石墨烯鋰電池導電劑、石墨烯手機觸摸屏等，盡管在國際上處于第一方隊，但與國外相比，我們的關注點主要是中低端領域，而“歐盟石墨烯旗艦計劃”去年10月啟動的17個新的石墨烯研究項目，涉及石墨烯的超級汽車、物聯網傳感器、可穿戴設備和健康管理、數據通信、能源技術以及復合材料等前沿高端領域。

魏迪表示，“我本人對石墨烯是充滿信心的，未來的石墨烯產業肯定會是一塊大蛋糕，我們能切多少，取決于現在關注什么，我們不能僅僅關注于今天的產品，要關注引領未來的核心技術。”

據北京國知專利預警咨詢有限公司總經理于立彪介紹，2002年—2013年期間，美國國家科學基金會關于石墨烯的自主項目就多達500多項，其中因特爾、波音等大型企業投入了更大力量做基礎研究；2013年歐盟委員會也將石墨烯列入了未來新興技術旗艦項目之一，這個項目獲得10年內共計10多億歐元的基礎研發資金投入。

工信部賽迪研究院原材料所所長肖勁松建議，應圍繞國際主流方向審視和評估我國石墨烯產業發展的方向和階段，避免方向性的錯誤和偏差；加快石墨烯標準體系的建設；注重專利的質量提升和前瞻性的布局。

人才是高科技產業發展壯大的前提和基礎，為構建多層次人才隊伍，培養一批具備國際視野的現代化石墨烯行業領軍人才，帶動我國石墨烯產業健康發展，2018年，中關村石墨烯產業聯盟將聯合工信部人才交流中心，在全行業開展“石墨烯產業人才培育工程”。在論壇上，工信部人才交流中心副主任色云峰、科技部高技術中心材料處處長史冬梅、北京市科委新材料發展中心主任肖瀾、中關村管委會產業處副處長徐劍、中關村石墨烯產業聯盟執行理事長賈一偉等領導正式啟動了“石墨烯產業人才培育工程”。

該工程分為三個組成部分：夯實產業基礎的石墨烯產業技術高級研修班；聚焦應用拓展的石墨烯+系列研討會；培養高端人才的海外領軍人才工程。通過人才培育工程的實施，進一步夯實我國石墨烯產業基礎，培養一批具備現代化視野的產業領軍人才和龍頭企業，推動我國石墨烯新材料產業領跑全球。